期刊专题

10.3969/j.issn.1002-137X.2011.05.015

数字调制信号识别性能的评估方法

引用
针对正确率不能客观全面地评估数字调制信号识别性能的问题,提出采用受试者操作特征(ROC)曲线下的面积(AUC)对最小二乘支持向量机分类器和传统的神经网络分类器进行性能评估.首先提取5个特征参数,然后分别采用最小二乘支持向量机分类器和神经网络分类器成功地实现了数字调制信号识别,最后通过计算ROC曲线下的AUC值来评估分类器的优劣.仿真实验结果表明,最小二乘支持向量机分类器比神经网络分类器的平均性能好.

性能评估、AUC、ROC曲线、支持向量机、调制识别

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TN391.4(半导体技术)

国家"863"高技术研究发展计划项目2007AA01Z288;国家自然科学基金项目60772138;陕西省自然科学基金项目2007F30

2011-09-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

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2011,38(5)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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